【2026年最新】学習院大学英語入試攻略完全ガイド｜大問別対策で8割突破する勉強法
2025/8/5
【2026年版】学習院大学英語入試完全攻略ガイド｜大問別傾向と実戦的対策
学習院大学英語入試の全体像と受験戦略の重要性
学習院大学の英語入試は、総合的な英語力を多角的に測定する問題構成が特徴です。単なる暗記ではなく、真の英語運用能力が問われるため、戦略的な対策が合否を左右します。この記事では、受験生の皆さんが最短で合格点に到達できるよう、大問別の詳細分析と実戦的対策を徹底解説します。
学習院大学英語入試の基本情報
- 試験時間：90分
- 配点：150点（学部により配点比率は異なる）
- 大問数：7題構成
- 難易度：GMARCHレベル中位～上位
- 特徴：記述問題の比重が高く、精読力と速読力の両方が要求される
大問別詳細分析と攻略戦略
【大問1】長文読解総合問題（論説文・評論文）
出題傾向の詳細分析
- 文章量：約700語
- 出題テーマ：科学・社会・心理学・教育・環境問題などの抽象的テーマ
- 問題形式：内容一致（4～5択）、下線部和訳（記述）、指示語問題、文挿入問題
- 配点比重：全体の約25％
- 難易度：★★★☆☆
頻出テーマの深掘り
学習院大学の長文では、社会問題や科学技術に関する論文調の文章が頻出します。特に「AI・テクノロジーと社会」「環境問題と持続可能性」「教育・心理学」「文化論・異文化理解」といったテーマが近年の出題傾向です。
実戦的対策法
語彙力強化戦略
学習院レベルでは、一般的な単語帳だけでは対応できない専門用語や学術用語が頻出します。効果的な語彙強化法は以下の通りです。
- 基礎語彙の徹底習得：ターゲット1900またはシステム英単語の1～1800番まで完璧に習得
- 上級語彙の戦略的学習：英検準1級レベルの語彙を重点的に強化
- 文脈推測力の養成：語根・接頭辞・接尾辞を活用した未知語推測の技術習得
精読技術の向上
- 学習院の長文は論理的構造が複雑なため、パラグラフリーディングの技術が不可欠です。
- 論理マーカーの徹底活用：however, therefore, in contrast などの論理関係を示す語句を意識して読解
- 主題文の特定：各パラグラフの冒頭または末尾に置かれる主題文を確実に把握
- 抽象と具体の関係把握：抽象的概念とそれを説明する具体例の関係性を明確に理解
時間配分戦略
大問1は最も配点が高い一方、時間を要する問題です。以下の時間配分を推奨します。
- 文章通読：8～10分
- 設問解答：12～15分
- 見直し：2～3分
【大問2】長文読解総合問題（物語・エッセイ）
出題傾向の詳細分析
- 文章量：約600語
- 内容：文学的エッセイ、伝記的内容、人物描写を含む物語
- 問題形式：人物の心情理解、文脈における語句の意味、内容一致
- 特徴：大問1と比較して読みやすいが、行間を読む力が要求される
攻略のポイント
人物心理の読解技術
物語系の文章では、明示されていない登場人物の感情や意図を推測する能力が重要です。
- 感情表現の語彙強化：喜怒哀楽だけでなく、微細な感情を表す形容詞・副詞の習得
- 行動と心理の関連性把握：登場人物の行動から内面を推測する技術の習得
- 対話文の解析：会話の行間に隠された真意を読み取る能力の向上
【大問3】短文読解問題
出題傾向
- 文章量：約300語
- 内容：社会問題、科学的発見、歴史的事実などの説明文
- 形式：内容一致、空欄補充、語句の意味選択
効率的攻略法
大問3は比較的平易で、確実に得点したい問題です。速読技術を活用して短時間で正答を導きましょう。
- スキミング技術：文章全体の概要を素早く把握
- スキャニング技術：特定の情報を効率的に探し出す技術
- 設問先読み：文章を読む前に設問を確認し、読解の方向性を定める
【大問4】文法・語法問題
出題分野と頻出項目
誤り箇所の指摘問題が中心で、以下の分野が頻出します。
- 時制の一致と完了形
- 仮定法（直説法との区別を含む）
- 関係詞（関係代名詞・関係副詞の使い分け）
- 準動詞（不定詞・動名詞・分詞の用法）
- 前置詞の慣用的用法
高得点のための学習戦略
- 基礎文法の完全習得：高校文法の全分野を体系的に理解
- 頻出誤りパターンの記憶：学習院で頻出する間違いパターンを過去問で確認
- 瞬発力の向上：短時間で正確に判断できるよう反復練習
【大問5】文法・語法問題（応用）
出題形式
語義選択問題または構文把握問題が出題されます。単純な知識問題ではなく、文脈に応じた適切な判断力が要求されます。
対策の重点
- 多義語の習得：基本動詞・形容詞の様々な意味を体系的に学習
- イディオムの強化：動詞句・形容詞句・副詞句の慣用表現を重点的に習得
- 構文認識力：複雑な構文でも正確に文構造を把握する能力の向上
【大問6】会話文問題
出題パターン
- 日常会話：友人同士の会話、家族間の対話
- フォーマルな場面：面接、授業、会議などの場面設定
- 形式：空欄補充（5～6問）
実戦的対策
自然な会話表現の習得
学習院の会話問題では、教科書的ではない自然な英語表現が重要です。
- 省略表現の理解：I'm afraid I can't. / That'd be great. などの縮約形
- 間投詞・感嘆表現：Oh well, / You bet! / No way! などの自然な反応
- 場面に応じた丁寧度：フォーマル・インフォーマルな表現の使い分け
リスニング力との連携
- 会話文問題の対策として、英検2級～準1級レベルのリスニング素材を活用することで、自然な会話のリズムと表現を身につけることができます。
【大問7】英作文（語句補充型）
出題形式の詳細
空欄記述補充型の英作文が出題されます。完全な自由英作文ではなく、指定された語句を用いて文を完成させる形式です。
- 問題数：通常2問
- 語数制限：1問あたり15～25語程度
- 出題内容：日本語の内容を英語で表現、または英語の文章の空欄補充
高得点獲得のための戦略
定型表現の活用
限られた語数で正確に表現するため、以下の定型表現を確実に使えるようにしましょう。
- 因果関係：due to / owing to / as a result of
- 対比・対照：while / whereas / on the other hand
- 条件・仮定：provided that / on condition that / unless
- 目的・結果：in order to / so as to / with a view to
文法的正確性の追求
語句補充型では、文法ミスが即座に減点につながります。
- 主語と動詞の一致：単数複数の正確な判断
- 時制の統一：文脈に応じた適切な時制選択
- 前置詞の正確な使用：慣用的な前置詞の組み合わせ
合格点突破のための学習計画
時期別学習戦略
高2冬～高3春（基礎固め期）
- 語彙力強化：ターゲット1900の1～1200番を完全習得
- 文法基礎：高校文法の全分野を体系的に学習
- 精読練習：300～500語程度の英文で構文把握の基礎を固める
推奨教材
- 単語帳：ターゲット1900 / システム英単語
- 文法書：Forest / Evergreen
- 構文集：英文解釈の技術70
高3夏（応用力養成期）
- 長文読解：600～800語レベルの英文で実戦力を養成
- 語彙拡充：英検準1級レベルの語彙まで範囲を拡大
- 速読練習：時間を意識した読解練習
推奨教材
- 長文問題集：やっておきたい英語長文500 / 英語長文ポラリス2
- 文法問題集：Vintage / スクランブル
- 語彙集：速読英単語上級編
高3秋（実戦演習期）
- 過去問演習：最低10年分の過去問を時間内に解く練習
- 弱点補強：模試や過去問で発見した弱点を集中的に強化
- 形式慣れ：学習院特有の出題形式に慣れる
高3冬（最終調整期）
- 過去問再演習：一度解いた過去問の再チェック
- 時事英語：最新の社会問題に関する語彙・表現の確認
- 体調管理：入試本番に向けたコンディション調整
効果的な学習方法
音読・シャドーイング活用法
学習院の英語で高得点を取るためには、英文を「読む」だけでなく「音で理解する」能力が重要です。
段階別音読練習
- 精読後の音読：文構造を完全に理解した文章の音読
- 速読のための音読：読解スピード向上を目的とした音読
- 暗唱練習：優良な英文の暗唱による語感の向上
間違いノート活用法
- 文法ミス記録：文法問題で間違えた内容を分野別に整理
- 語彙ミス記録：知らなかった単語・熟語を例文とともに記録
- 読解ミス記録：読解問題で見落とした論理関係や解法パターンを記録
頻出出題テーマ対策 - 英単語リスト
科学・技術分野
AI・機械学習
▶ artificial intelligence（人工知能）
▶ machine learning（機械学習）
▶ algorithm（アルゴリズム）
▶ neural network（ニューラルネットワーク）
▶ deep learning（深層学習）
▶ automation（自動化）
▶ robotics（ロボット工学）
▶ data mining（データマイニング）
▶ computational（計算の）
▶ predictive modeling（予測モデリング）
▶ pattern recognition（パターン認識）
▶ natural language processing（自然言語処理）
▶ cognitive computing（認知コンピューティング）
▶ big data（ビッグデータ）
▶ cloud computing（クラウドコンピューティング）
環境・エネルギー
▶ renewable energy（再生可能エネルギー）
▶ carbon footprint（炭素足跡）
▶ sustainable development（持続可能な開発）
▶ climate change（気候変動）
▶ greenhouse gas（温室効果ガス）
▶ biodiversity（生物多様性）
▶ ecosystem（生態系）
▶ conservation（保護）
▶ solar power（太陽光発電）
▶ wind energy（風力エネルギー）
▶ fossil fuels（化石燃料）
▶ deforestation（森林伐採）
▶ pollution（汚染）
▶ recycling（リサイクル）
▶ environmental impact（環境への影響）
医療・生命科学
▶ genetic engineering（遺伝子工学）
▶ immunology（免疫学）
▶ pharmaceutical（製薬の）
▶ biotechnology（バイオテクノロジー）
▶ stem cell（幹細胞）
▶ vaccine（ワクチン）
▶ clinical trial（臨床試験）
▶ diagnosis（診断）
▶ therapy（治療法）
▶ epidemic（流行病）
▶ antibiotics（抗生物質）
▶ molecular biology（分子生物学）
▶ personalized medicine（個別化医療）
▶ telemedicine（遠隔医療）
▶ medical ethics（医療倫理）
社会・文化分野
教育問題
▶ standardized testing（標準化テスト）
▶ inclusive education（インクルーシブ教育）
▶ digital literacy（デジタルリテラシー）
▶ educational equity（教育の公平性）
▶ curriculum（カリキュラム）
▶ academic achievement（学業成績）
▶ lifelong learning（生涯学習）
▶ online education（オンライン教育）
▶ educational technology（教育技術）
▶ critical thinking（批判的思考）
▶ student assessment（学生評価）
▶ vocational training（職業訓練）
▶ educational reform（教育改革）
▶ learning disabilities（学習障害）
▶ teacher training（教師研修）
多文化共生
▶ cultural diversity（文化の多様性）
▶ globalization（グローバル化）
▶ immigration（移民）
▶ multiculturalism（多文化主義）
▶ cultural integration（文化統合）
▶ ethnic minority（少数民族）
▶ social cohesion（社会結束）
▶ intercultural communication（異文化間コミュニケーション）
▶ cultural exchange（文化交流）
▶ tolerance（寛容）
▶ prejudice（偏見）
▶ discrimination（差別）
▶ cultural identity（文化的アイデンティティ）
▶ assimilation（同化）
▶ cultural preservation（文化保存）
経済・ビジネス
▶ economic inequality（経済格差）
▶ entrepreneurship（起業家精神）
▶ digital transformation（デジタル変革）
▶ globalization（グローバル化）
▶ supply chain（サプライチェーン）
▶ e-commerce（電子商取引）
▶ innovation（革新）
▶ market economy（市場経済）
▶ financial literacy（金融リテラシー）
▶ venture capital（ベンチャーキャピタル）
▶ sustainable business（持続可能なビジネス）
▶ corporate responsibility（企業責任）
▶ remote work（リモートワーク）
▶ gig economy（ギグエコノミー）
▶ economic development（経済発展）
都市開発・インフラ
▶ urban planning（都市計画）
▶ smart city（スマートシティ）
▶ infrastructure（インフラ）
▶ public transportation（公共交通機関）
▶ sustainable architecture（持続可能な建築）
▶ population density（人口密度）
▶ gentrification（ジェントリフィケーション）
▶ housing crisis（住宅危機）
▶ traffic congestion（交通渋滞）
▶ green building（グリーンビルディング）
▶ waste management（廃棄物管理）
▶ water supply（給水）
▶ energy efficiency（エネルギー効率）
▶ urban renewal（都市再生）
▶ community development（コミュニティ開発）
情報・メディア
▶ social media（ソーシャルメディア）
▶ digital privacy（デジタルプライバシー）
▶ cybersecurity（サイバーセキュリティ）
▶ information literacy（情報リテラシー）
▶ fake news（フェイクニュース）
▶ media bias（メディアバイアス）
▶ data protection（データ保護）
▶ online harassment（オンラインハラスメント）
▶ digital divide（デジタルデバイド）
▶ content moderation（コンテンツモデレーション）
▶ algorithmic bias（アルゴリズムバイアス）
▶ virtual reality（バーチャルリアリティ）
▶ augmented reality（拡張現実）
▶ blockchain technology（ブロックチェーン技術）
▶ internet governance（インターネットガバナンス）
各分野50語程度の専門用語を習得することで、読解の理解度が飛躍的に向上します。
よくある質問と回答
Q. 英語で何割取れば合格できますか？
A. 学習院大学の英語では最低でも70%、できれば80%以上が合格ラインです。特に配点の6割以上を占める読解問題で確実に得点することが重要です。
Q. 長文読解が苦手です。どうすれば克服できますか？
A. 段階的なアプローチが効果的です。まず300語程度の短い文章で精読力を身につけ、徐々に文章量を増やしていきましょう。同時に、論理マーカーを意識したパラグラフリーディングの技術を習得することで、長文でも要点を効率的に把握できるようになります。
Q. 文法問題の対策はどの程度必要ですか？
A. 学習院の文法問題は基礎から標準レベルが中心ですが、誤り箇所の指摘問題では正確な文法知識が要求されます。高校文法を完璧に習得した上で、過去問演習を通じて出題パターンに慣れることが重要です。
最終メッセージ：合格への道筋
学習院大学の英語入試は、基礎力の徹底と応用力の養成の両立が成功の鍵です。単なる暗記に頼らず、英語を「理解し、使える言語」として習得することで、入試本番での安定した高得点が可能になります。
重要なのは継続的な学習です。毎日の積み重 ねが、最終的に大きな差となって現れます。この記事で紹介した戦略を参考に、自分なりの学習プランを立て、合格を勝ち取ってください。
最後に：学習院大学の英語は確かに難しいですが、決して手の届かないレベルではありません。適切な対策と十分な演習を重ねれば、必ず合格点に到達できます。受験生の皆さんの健闘を心より祈っています。
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